Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

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ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
27.43%
Faire Quote 3.65
Unentschieden
25.33%
Faire Quote 3.95
Gast Sieg
47.24%
Faire Quote 2.12
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.1% Faire Quote 9.01

Spielwahrscheinlichkeit & Quoten

FAIR-ODDS-VERGLEICH
Markt Marktquote Faire Quote ? Vom Modell berechneter fairer Preis auf Basis der Wahrscheinlichkeit. Edge ? Differenz zwischen Buchmacherquote und fairer Modellquote. Positiver Edge deutet auf potenziellen Value hin.
Heim Sieg 3.65 —
Unentschieden 3.95 —
Gast Sieg 2.12 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.1% 9.01
2 1-2 9.43% 10.6
3 0-1 8.81% 11.35
4 0-2 7.49% 13.36
5 2-1 6.99% 14.3
6 1-0 6.53% 15.32
7 2-2 5.94% 16.82
8 1-3 5.35% 18.7
9 0-0 5.18% 19.3
10 0-3 4.24% 23.57
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.18%
19.3
8.81%
11.35
7.49%
13.36
4.24%
23.57
1.8%
55.45
0.61%
163.11
1
6.53%
15.32
11.1%
9.01
9.43%
10.6
5.35%
18.7
2.27%
44.01
0.77%
129.45
2
4.11%
24.31
6.99%
14.3
5.94%
16.82
3.37%
29.69
1.43%
69.86
0.49%
205.47
3
1.73%
57.88
2.94%
34.05
2.5%
40.06
1.41%
70.69
0.6%
166.33
0.2%
489.24
4
0.54%
183.76
0.93%
108.1
0.79%
127.16
0.45%
224.42
0.19%
527.98
0.06%
1552.8
5
0.14%
729.39
0.23%
429.0
0.2%
504.54
0.11%
890.47
0.05%
2096.44
0.02%
6172.84
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.99% · Fair: 101.04
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.63% 28.37%
1.5 35.89% 64.11%
2.5 13.38% 86.62%
3.5 3.92% 96.08%
4.5 0.94% 99.06%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 81.73% 18.27%
1.5 50.68% 49.32%
2.5 24.28% 75.72%
3.5 9.32% 90.68%
4.5 2.96% 97.04%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.18% 19.30
1 15.34% 6.52
2 22.70% 4.41
3 22.40% 4.46
4 16.57% 6.03
5+ 17.81% 5.62
Mehr (Über) 2.5 56.78% Weniger (Unter) 2.5 43.22%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 27.43%
Unentschieden 25.33%
Gast Sieg 47.24%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 56.78%
Weniger (Unter) 2.5 43.22%
Beide treffen (BTTS)
Ja 58.55%
Nein 41.45%
Asian-Handicap-Wahrscheinlichkeit ? Wahrscheinlichkeiten stammen aus dem Poisson-Spielstandmodell. Push gilt nur für ganzzahlige Asian-Handicap-Linien. Heim-Handicap
Linie Heim-Seite Push Gast-Seite
-2.0 3.94% 25.37 7.96% 12.56 88.1% 1.14
-1.5 11.9% 8.4 — 88.1% 1.14
-1.0 11.9% 8.4 16.52% 6.06 71.58% 1.4
-0.5 28.42% 3.52 — 71.58% 1.4
0 (PK) 28.42% 3.52 23.85% 4.19 47.74% 2.09
+0.5 52.26% 1.91 — 47.74% 2.09
+1.0 52.26% 1.91 22.28% 4.49 25.45% 3.93
+1.5 74.55% 1.34 — 25.45% 3.93
+2.0 74.55% 1.34 14.49% 6.9 10.97% 9.12

SO FUNKTIONIERT DAS MODELL

Poisson-Verteilung
xG-Eingabe
Anpassungen
Wahrscheinlichkeitsausgabe

Wahrscheinlichkeiten folgen der PMF der Poisson-Verteilung (siehe Wikipedia EN).

Grenzen des Poisson-Modells

Kraftvoll, aber nicht ohne Grenzen:

  • Unabhängige Torereignisse (oft nur Annäherung)
  • Karten und Matchverlaufs-Wechsel (z. B. Taktik) fehlen im Basismodell
  • Ungenauer bei extrem niedrigen/ hohen xG-Werten
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So nutzen Sie den Poisson-Rechner

  1. Geben Sie die Heim-xG ein
  2. Geben Sie die Auswärts-xG ein
  3. Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
  4. Correct-Score-Wahrscheinlichkeiten/faire Quoten und Marktwahrscheinlichkeiten prüfen

Ideal für Datennutzer, Wett- und Performance-Analytiker im Fußball.

Warum Poisson zu xG passt

xG widerspiegelt Chancenqualität statt nur Endstände früherer Spiele.

Dazu zählt:

  • Weniger Rauschen durch Torschützen-Varianz
  • Prognosen passen besser zu den zugrunde liegenden xG
  • Aus Wahrscheinlichkeiten fair modellierte Quoten
  • Value-Spotting: Modell- vs Buchmacherquote

Daher sehen Poisson-Modelle Sie auch in vielen KI-Fußballprognosen.

Häufige Fragen (FAQ)

Per xG werden Tor-/Scoringszenarien modelliert, damit Sie Wahrscheinlichkeiten fürs Match und Märkte einschätzen können.

Für Tore ist es ein Standard — mit xG & Kontext (Form, Härte des Gegners) besser justierbar.

Ja — Sie können faire Wkts. ableiten und mit Buchmacher-Quoten vergleichen (Value-Idee).

Nehmen Sie prä-Match xG, die Stärke, Form und gegn. Niveau einpreist.

Ja. Aus Ihren xG-Inputs entsteht eine vollständige Torschance-/Scoreline-Matrix; jeder Score hat eine Wahrscheinlichkeit, analog zu Correct-Score-Märkten. Dasselbe Modell liefert auch 1X2 & BTTS.

BTTS: Wahrscheinlichkeit, dass beide 1 Tor erzielen. Ja/Nein stammt aus derselben xG-Poisson-Struktur wie der Score-Grid, damit alles logisch passend ist.